JPH02252321A - 受信装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は嬰傳芋１塙を回線状態を等化するため等化器出
力エラー信号を最小にする受信装置に関する。

［従来の技術］ 入力信号系列と出力信号系列から自動的に係数を更新し
、ｍ未知の伝送路特性の逆特性を適応的に実現していく
適応自動等化の技術は、今日、高速データ通信の分野で
不可欠なものとなっている。適応型ＦＩＲフィルタであ
る自動等化器のタップ係数の逐次更新アルゴリズムは、
いわゆる適応アルゴリズムと呼ばれており、従来、様々
なアルゴリズムが提案されてきた。それらのうち、今日
量も広（用いられている代表的アルゴリズムにＬＭＳア
ルゴリズムがある。

ＬＭＳアルゴリズムは適応フィルタの係数の更新に要す
る演算量が少なく実用化が容易である反面、収束特性が
悪く、特に入力信号が有色系列で、入力信号自己相関行
列の固有値の分布の幅が広いとき、その収束速度は著し
く低下する。

かかる収束特性を改善すべ（例えば、参考文献り、Ｎ、
Ｇｏｄａｒｄ　’Ｃｈａｎｎｅｌ　　ｅｑｕａｌｉｚａ
ｔｉｏｎｕｓｉｎｇ　ａ　　Ｋａｌｍａｎ　ｆｉｌｔｅ
ｒ　ｆｏｒ　ｆａｓｔ　ｄａｔａｆ　ｒ　ａ　ｎ　ｓ　
ｍ　ｉ　ｓ　ｓ　ｉ　ｏ　ｎ　”　（Ｉ　Ｂ　Ｍ　　Ｊ
　、　Ｒｅ　ｓ　、　Ｄ　ｅ　ｖ　ｅ　１　ｏ　ｐ　。

Ｖｏ１１８．１９７４年）には、上に述べたようなＬＭ
Ｓアルゴリズムの収束特性を改善する方式として、今日
、逐次最小二乗法（ＲＬＳ法）と呼ばれる適応アルゴリ
ズムが提案されている。Ｇｏｄａｒｄの方法によると、
適応等化器のタップベクトルＣの更新は、等化開始時点
から現時刻までの、受信入力推定シンボル＠ｈと、等化
器出力シンボルＺ　ｈ　”　Ｙｈ’　”　Ｃｎの差の２
乗値（２乗誤差）の総和、 Σ　（Ｚｈ−ａｈ）”　　　　　　　　　　　　　・・
・　■を最小にするよう逐次的に求められる。（時刻ｎ
＝現在時刻）。

前記文献に提案されるＧｏｄａｒｄの適応アルゴリズム
では、ＬＭＳアルゴリズムに見られるような入力信号系
列の統計的性質に依存する収束特性の劣化をなくすこと
ができ、常に最適タップベクトルへの高速収束が可能で
ある。

［発明が解決しようとしている問題点］しかしながらＧ
ｏｄａｒｄの方法では等化器タップ更新のための演算を
遂行する際に、丸め誤差等の演算誤差の考慮がなされて
いない。実際の通信システムへの応用にあたっては、こ
の種の演算誤差は不可避のものであり、この演算誤差が
Ｇｏｄａｒｄの方法に重大な影響をもたらすことが知ら
れている。すなわち、通常はゴダール法の演算結果、即
ち等化器タップ係数の最適解は回線の歪みを等化する様
に回線の歪に応じた値に収束する。しかしながら、前述
の丸め誤差等の影響によって解が収束せずに、発散する
現象が生ずる。この時、当然自動等化器の動作は全く異
常なものとなり、正しい伝送路の等化がなされない。

また、今までの説明は、全てトランスバーザルフィルタ
の遅延素子がデータのシンボル周期と等しい通常のボー
レート等化器についてであワたが、Ｇｏｄａｒｄの方法
を、データのシンボル周期以下の遅延時間を有する遅延
素子で構成される、いわゆるＰＳＥ　（Ｆｒａｃｔｉｏ
ｎａｌｌｙ　ｔａｐ−ｓｐａｃｅｄ　Ｅｑｕａｌｉｚｅ
ｒ）に適用しようとすると、その入力信号相関行列Φが
元々非正則である（ゼロ固有値を持つ）ために、原理的
にΦ−１は存在せず、従って、逆行列推定手順が安定に
遂行されない、という欠点があった。ＰＳＥは任意の固
定的なタイミング位相誤差を吸収できる優れた方式であ
るが、従来は上述のように、この方式の自動等化器に対
して、Ｇｏｄａｒｄの方法を適用することができなかっ
た。

本発明はかかる問題を解決して回線の歪みを速やかに等
化することが出来る受信装置を提供することを目的とす
る。

［課題を解決するための手段］ 本発明は上述の目的を達成するため、等化器出力エラー
信号の所定期間の和を最小とすべ（受信信号列の相関行
列の逆行列を演算する受、信装置であって、前記相関行
列が特異となることを防止する手段を有することを特徴
とする。

あり、１１はベースバンド伝送路、１２は相関行列を正
則化するためノイズを付加する部分である。１３は遅延
時間がデータの変調周期以下の遅延素子からなるＰＳＥ
、１４は逆行列計算部、１５はゲインベクトル計算部、
１６は等化器出力シンボルｚｎ＝１ｉｎ“・Ｃ６−１を
判定して、推定シンボル会。を出力する判定器、１７は
（ａｎ−ｚｎ）を計算するエラー計算部、１８はタップ
更新部である。タップ更新部１８の処理は以下の式で示
される。タップベクトルＣｎと、−時刻前の時刻（ｎ−
１）における最適タップベクトルＣｎ−１との間の更新
式は次で与えられる。

Ｃｎ””Ｃｎ−＋＋にｎ　　Ｃ８ｎ　　７’ｎ’−Ｃｙ
ｌ−＋）　　　　　　−■又、各計算部１４．　１５の
計算は夫々以下の■。

■で与えられる。

Ｐｎ”Ｐｎ−１−Ｋ。＊　ｙ’　ｎ’−Ｐ　ｎ−１・・
・■Ｐｏ−ρ工　　（ρは十分大きい正数）　・・・■
但しく　ｙ’　ｎ　＝　ｙｎ＋ｎ　） ｎとはｙに直交する白色雑音ベクトルでありで、ｙ’ｏ
ｎ＝ｏ　　ｎ＋ｅｒＢ＝　ｅ　ｅ６１３　　（ε〉０）
なる性質をみたすよう受信部で生成される。

（２Ｎ＋１）項タテベクトルＫｎは、時刻ｎにおけるカ
ルマンゲイン・ベクトルと呼ばれる。また、式■、■は
、入力信号相関行列に対する逆行列補題（ＭＩＬ）と呼
ばれており、初期値行列Ｐ０を０式に従ってρＩ（Ｉは
（２Ｎ＋１）Ｘ　（２Ｎ＋１）単位行列）に選ぶと、逐
次更新が進むにつれ、（２Ｎ＋１）　Ｘ（２Ｎ＋１）行
列Ｐｎは、入力信号相関行列Φの逆行列Φ１に近づいて
いく。特に本実施例では入力信号列ｙ。にｎを加えてい
る。この相関行列正則化部の作用により、逆行列が求め
られるべき相関行列Φ′　は、 Φ’　＝Ｅ　［（ｙ＋ｎ）’・（ｙ＋ｎ）］＝Ｅ［ｙ′
・ｙコ　＋Ｅ［ｎ“　・　ｎ］＝Φ＋ε弓 （Ｉは（２Ｎ＋１）Ｘ　（２Ｎ＋１）単位行列）となり
、本来の相関行列Φがたとえ非正則であっても、つねに
Φ′　は正則となり、安定に逆行列Ｐ。

の推定が行なわれるのである。

このように、入力信号相関行列Φの逆行列を逐次的にし
かも安定して得ることで相関行列の単位行列化を図るの
で、相関行列発散を押さえることができ、入力信号系列
の時系列的な性質によらず、良好かつ高速な収束特性を
示すことがわかる。

次に第１図に示した実施例の別の実施例について第２図
を用いて説明する。

第２図において説明する実施例では、さらに自動等化部
の、ゆるやかな時変動要因に対する追随能力を高めるた
めに、前記０式に示した評価量の代わりに 免β”＝　・（Ｚｈ　−Ｂ　ｈ）”　　（β＜ｉ、０）
　　・・・■で表わされるエラー評価量を最小にすべ（
タップ更新を行なうよう構成される。■式のエラー評価
量は、各時刻の誤差量に対し、過去に向かって減少して
いくような重みづけがなされており、このことによって
自動等化器のタイミング周波数誤差等のゆるやかな時変
動要因に対する追随能力を高めようとするものである。

第２図に示す実施例において第１図と同じ機能の要素に
ついては同じ符号を付し説明を省略する。

第２図の実施例では第１図の実施例と異なり、相関行列
正則化部１１２を受信信号列ｙｎの入力部に設けずに逆
行列計算部１４に設けている。更にかかる正則化部１１
２から、入力信号相関行列の逆行列を計算する逆行列計
算部に、ある十分小さい正定数εを供給することにより
、上記タップ係数の逐次更新アルゴリズム中に含まれる
、入力信号相関行列の逆行列推定手順が安定に行なわれ
る。

以下本実施例の動作を説明する。

第２図においてタップベクトル更新部１１８は、エラー
評価量■式を最小にすべくタップ係数の逐次更新を以下
の式によって行なう。

Ｃｎ＝Ｃｎ−１＋Ｋｎ　（Ｉｆｉ　ｎ□ｙｎ’　＊Ｃｎ
−１）　　　　　　−＠１又、第２図においてゲインベ
クトル計算部１１５、逆行列計算部１１４は夫々以下の
■、■式の計算を実行する。

Ｋｎ’：”Ｐｎ−＋争’ｉｎ　　　　　　　　　　　　
　　”’■（Ｔｒ　（Ｐｎ−＋）は行列Ｐｎ−１の対角
和をあられず）第２図の実施例では、第２図中の１１４
．　１１５゜１１８の各部は各々、■式、■式、［相］
式を１タイムスロツト毎に計算する。最終的にタップ更
新部１１８で計算された等化部タップベクトルＣｎは、
ＦＳＥ１３にフィードバックされ、次の時刻ではこのＣ
ｎを使用して、入力信号とのたたみ込み演算がなされる
ことになる。本構成をとることにより、本来的に非正則
行列であるＰＳＥの入力信号相関行列Φを、正則行列Φ
′＝Φ＋ε■に変換し、このΦ′に対して高速収束性の
期待できるＧｏｄａｒｄの方法が適用できるので、結果
として得られる自動等化器は、任意のタイミング位相誤
差を吸収し、かつ高速収束の可能な良好な性質を持つも
のとなる。またエラー評価量■式の重みづけ系列（β’
＝］　ｈ−ｏ、１．−・、ｎにより、時変的な劣化要因
、たとえばタイミング周波数誤差等に対する追随特性の
改善も期待できる。

特に、第２の実施例においては、第１の実施例と比較し
て、所定の性質を持つノイズｎを各タイムスロット毎に
生成する必要がなく、演算量が削減されている。

［他の実施例］ 以上の実施例においては、ベースバンド伝送方式を例に
とって説明したが、これを複素信号に拡張して、ＱＡＭ
、ＱＰＳＫ変調方式に適用してもよいことは明らかであ
る。その際、入力信号Ｙ、タップベクトルＣなどの要素
はすべて複素数であるとして、適応アルゴリズム■、■
式が次のように書き換えられる。

に６　＝　Ｐ　ｎ−１”　’ｉｎ　” ・・・■′ ただしｙｏはＹの共役複素ベクトルである。

尚、一般にＧｏｄａｒｄの方法について考慮すべき他の
問題点は、ゆるやかに時変動する伝送路特性に対する、
等化器の追従能力がわずかなことである。Ｇｏｄａｒｄ
法・では、ある時刻ｎで０式を最小にする最適なタップ
ベクトルＣｏｐｔに収束してしまうと、それ以上適応的
なタップ更新がなされなくなる。即ち、伝送路上に、サ
ンプリング・タイミング位相変化（＝タイミング周波数
誤差）等の、時間的にゆるやかに変動する劣化要因が存
在しても、この変化への等化器の追随はもはや期待でき
ないことを意味している。現在の高速データ通信におい
て、送受信間クロックの相異により起こるタイミング位
相誤差・タイミング周波数誤差を防止することは重要な
問題であるが、上に述べたように従来の方式のままでは
、いずれの劣化要因に対しても対応できない、という欠
点が有った。

しかしながら本実施例に依れば０式或いは０′式に示す
様に「β」（０くβ＜１）を用いているので前述の等化
器の追従能力を向上させることが出来る。

以上説明してきたように、本実施例による自動等化器に
おいては、最適タップベクトルＣｏｐｔへの高速収束性
を保持しつつ、任意のタイミング位相誤差を吸収し、か
つタイミング周波数誤差等の時変的な伝送路特性の変化
にも追随可能であるという、良好な効果がある。

［発明の効果］ 以上説明した様に、本発明に依れば相関行列が特異とな
ることを防止しているので等化特性を速やかに収束させ
て伝送効率を向上させることが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図
、 第２図は本発明の第２の実施例の構成を示すブロック図
である。 １２は相関行列正則化部、１３はＦＳＥ、１５はゲイン
ベクトル計算部、１４は逆行列計算部、１８はタップベ
クトル更新部。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. （１）等化器出力エラー信号の所定期間の和を最小とす
   べく受信信号列の相関行列の逆行列を演算する受信装置
   であって、前記相関行列が特異となることを防止する手
   段を有することを特徴とする受信装置。
2. （２）前記防止する手段は前記相関行列の逆行列を演算
   する前に受信信号列に所定の性質のノイズを付加する手
   段であることを特徴とする請求項（１）記載の受信装置
   。
3. （３）前記防止する手段は前記逆行列を演算するに際し
   て特定のパラメータを付加して演算する手段であること
   を特徴とする請求項（２）記載の受信装置。
4. （４）前記エラー信号は受信入力推定シンボルと等化器
   出力シンボルの差の自乗であることを特徴とする請求項
   （１）記載の受信装置。
5. （５）前記等化器はデータシンボルの変調周期以下の遅
   延時間を有する遅延素子から成るタップ付き遅延線であ
   ることを特徴とする請求項（１）記載の受信装置。
6. （６）前記所定期間の和は前記エラー信号の得られた時
   点に応じた重み付けを行って得られた和であることを特
   徴とする請求項（１）記載の受信装置。